论文标题:CAT-Det: Contrastively Augmented Transformer for Multi-modal 3D Object Detection 作者单位:北航 论文:https://arxiv.org/abs/2204.00325 代码:暂未开源 1. Introduction Kitti上多模态方法没有纯点云方法好的原因主要有一下三个方面: (1)在多模态 3D 对象检测中,PointNet++/3D 稀疏卷积 和 2D CNN...
yolov8_det/cpp # 编译例程,-t指定rk3588 cat@lubancat:~/lubancat_ai_manual_code/example/yolov8/yolov8_det/cpp$ ./build-linux.sh -t rk3588 === TARGET_SOC=rk3588 INSTALL_DIR=/home/cat/lubancat_ai_manual_code/example/yolov8/yolov8_det/cpp/install/rk3588_linux BUILD_DIR=/home/cat/lu...
CAT 的完美设计解决类内偏差,场景自适应的目标检测就这么诞生了 领域自适应目标检测旨在使检测模型适应那些无法获得标注数据的环境。现有的方法已经提出使用半监督的学生-教师框架来解决领域差异。 然而,一个基本问题源于标记训练集中的类别不平衡,可能导致伪标签不准确。类别之间的关系,尤其是当一个类别占多数而另一个...
done--> Building modeldone--> Export rknn modeldone# 转换文字检测模型(toolkit2_1.6)llh@YH-LONG:xxx/pp-ocrv4$ python convert_det.py W __init__: rknn-toolkit2 version:1.6.0+81f21f4d --> Config modeldone--> Loading model W load_onnx: It is recommended onnx opset19, but your onn...
fileID=fopen('names.txt')你没有说错误具体出现在什么位置，我分析可能是指第一处“[D;name]” ，那是由于D和name长度不同，不能用分号拼接。直接删除该行即可，后面修改了D的值，又重新拼接了。代码稍后的位置读取文件dlm_example.txt，但很显然我没有这个文件，再后面的就无法运行了。
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VOV-DET Over-voltage detection threshold Output Clamp voltage 23 24 29 V V VOCL “Open LED” Maximum duty cycle Minimum duty cycle 92 16 DC % Notes: (1) TSOT23-5 package thermal resistance θJA = 135°C/W when mounted on board over a ground plane. Doc. No. ...
点击查看代码 B1EventAction::B1EventAction() : G4UserEventAction(), fEdep(0.) { for(int i=0;i<1;i++) fColID[i] = -1; SD_Name[0] = "CrystalLV"; //SD_Name[1] = "logicdet2"; //SD_Name[2] = "logicdet3"; //SD_Name[3] = "logicdet4"; } ...
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